Data science no marketing: como usar os dados de forma correta nas suas estratégias
Desde 2020, o mercado vem mudando muito rapidamente. Para acompanhar essas mudanças, os profissionais de marketing precisam tomar decisões baseadas em dados, e é por isso que há uma procura tão grande por data science no marketing.
As empresas estão investindo cada vez mais em data science e analytics: segundo uma pesquisa do Harvard Business Review, esse foi o maior investimento por parte dos líderes de marketing em 2020 nas grandes empresas – o que é um bom sinal, já que os dados e o seu processamento podem conduzir o sucesso das demais estratégias de marketing digital.
No entanto, embora as estratégias de marketing das maiores empresas sejam cada vez mais orientadas por enormes quantidades de dados, ainda existem elementos de performance e de mercado que precisam ser trabalhados de uma forma mais eficiente.
Neste artigo, vamos falar sobre como explorar melhor o marketing data science, esse híbrido que já se tornou um elemento sem o qual é impossível traçar estratégias, quando a intenção é ser relevante no mercado.
Vamos falar sobre como usar data science no marketing de forma a realizar um trabalho orientado por fatos – e não apenas ser um time de marketing cercado por toneladas de informações que acabam tirando o foco do que pode realmente gerar melhores resultados.
Marketing digital e data science
2020 mostrou que ter apenas o feeling de negócio não basta para conduzir uma estratégia de marketing, por mais experientes que sejam os profissionais envolvidos.
Mais do que nunca, tornou-se necessário tomar decisões com base em dados capturados e analisados em tempo real.
Somado à essa situação, vem o fato de que as pessoas, agora, passam ainda mais tempo online, tanto no trabalho quanto no tempo livre: consumindo e criando conteúdo, fazendo compras, interagindo com outras pessoas (e não apenas por diversão, mas também profissionalmente)…
Para muitos, o contato com o mundo real foi praticamente abandonado e direcionado para o mundo online, o que gerou uma quantidade ainda maior de dados muito valiosos para as estratégias de marketing digital.
Com esses dados, as equipes de marketing puderam ajustar suas estratégias, anúncios e campanhas para ações muito mais assertivas. Entretanto, com um volume infindável de informação e a necessidade de tomada de decisão em tempo real, surgiu também uma “questão-problema”: como ter a certeza de que estamos usando os dados corretos e da forma correta?
Data science no marketing: como descobrir se estamos usando os dados certos da forma certa
O apreço geral por data science, principalmente no marketing, é totalmente fundamentado, uma vez que ela garante que as decisões corretas sejam tomadas.
No entanto, parece ter se tornado comum a associação de data science com grandes volumes de dados (que, não à toa, são chamados de big data), como se a quantidade de informações já valesse para a eficiência das estratégias.
Assim, também tornou-se comum o profissional de marketing que trabalha com data science e analytics, passando horas coletando quantidades enormes de dados, mas sem ter uma estratégia clara para a sua aplicação em tomadas de decisões.
A consequência disso é que os dados acabam tornando as estratégias de marketing mais complicadas – ao invés de torná-las mais ágeis, o que é a sua real função.
Afinal, quem consegue decidir algo quando os dados apontam para todas as direções e para nenhuma em específico? Pior: uma análise dessas pode gastar muito da capacidade de análise de um computador, por exemplo, sem chegar a lugar algum, o que está longe de ser o que queremos.
Aplicar data science no marketing digital
Como os dados em grande quantidade são muito complexos para ser interpretados, as estratégias de marketing seguem sendo executadas a partir de suposições.
Tanto isso é verdade que, na pesquisa do HBR (já citada anteriormente), foi constatado que mais de 31% dos profissionais de marketing digital não conseguem otimizar suas campanhas e seus anúncios a partir dos dados devido à incapacidade de analisar tantas informações.
Ou seja: a maior vantagem que a análise de dados oferece – tomar decisões seguras baseadas em fatos – acaba se perdendo no meio de grandes volumes de informações coletadas sem critério.
Assim, é importante trabalhar a partir das bases mais simples possíveis, construindo um ciclo escalável entre dados, insights e tomada de decisão.
Para isso, contudo, é necessário que o profissional de marketing não trabalhe sozinho: aí é que o cientista ou analista de dados entra em ação. Ele será o grande responsável por integrar fontes de dados e captar informações sobre o impacto das decisões e ações sobre o negócio.
O trabalho vai ser em equipe: o profissional de marketing vai saber o que ele quer encontrar, enquanto o cientista e o analista de dados vão ajudar a formatar os dados e as suas análises para chegar às respostas necessárias.
A importância do cientista de dados para data science no marketing
Embora o profissional de marketing tenha o feeling de negócio e a visão estratégica, a sua visão acerca dos dados é um tanto quanto generalista: para ele, “os dados são importantes”. Nesse sentido, é necessário contar com um profissional que saiba “quais dados são importantes”.
Para falar sobre isso de forma mais concreta, podemos lembrar que, em 2011, o Google apresentou o termo ZMOT (Zero Moment of Truth), que é o momento zero da verdade em uma jornada de compra online. Ele pode ser entendido como a primeira pesquisa que um consumidor realiza quando pretende fazer uma compra.
Entre o momento zero e a compra efetiva, existem vários outros momentos e micro momentos da verdade, que compõem a jornada de compra e mostram se o consumidor está avançando para o final do funil de vendas – ou se, pelo contrário, está saindo dele.
Todos esses momentos de verdade podem ser claramente identificados por dados da movimentação do consumidor online.
No entanto, a identificação desses momentos depende de processamento e interpretação de dados que, muitas vezes, passam batidos pelo profissional de marketing – que, na sua visão generalista, acaba considerando os dados como um todo.
Nesse contexto, um cientista de dados tem um know-how maior para observar a jornada digital do usuário, usando com maior propriedade as ferramentas de análise para identificar todos os “momentos de verdade”.
Como usar data science no marketing digital
Contando com profissionais como cientistas ou analistas de dados, você tem a capacidade de modelos de atribuição que levam em consideração cliques, movimentações dentro da página e todo tipo de interação com peças de anúncios e páginas de sites.
Por meio de medidas como o tagueamento de todas as peças de campanhas e eventos das jornadas digitais – como carregamento de páginas, interações e cliques –, além de sua especialidade em sistemas de coleta de dados com as linguagens e plataformas adequadas, o especialista em dados é capaz de apurar todas as informações úteis a partir dos dados.
Portanto, com uma aliança estratégica entre profissionais de marketing e cientistas de dados, formam-se squads capazes de usar a data science para identificar, com precisão, tudo que aproxima ou afasta um determinado usuário da decisão de compra.
Com essa parceria, há maior eficiência para otimizar anúncios, campanhas, melhorar landing pages – e, claro, aumentar constantemente o número de conversões e vendas.
Trabalhe com uma agência especializada em data science no marketing
Antes de contratar um cientista de dados para a sua equipe de marketing, o ideal é formar parceria com uma agência full digital que já conta com cientistas de dados especialistas em estratégias de marketing digital.
O que é uma agência full digital
É uma parceira para suas estratégias de marketing digital e growth hacking que executa todas as suas estratégias de comunicação e performance de forma totalmente data driven – isto é, 100% orientada a dados.
Desde a criação de conteúdo até as ações de performance, tudo é baseado em dados devidamente processados de acordo com a estratégia do negócio.
Conheça a Macfor: uma agência de marketing digital full service que alia comunicação e dados de forma inteligente
Nesse contexto, a Macfor se diferencia das demais agências do segmento, porque trabalha com o mote “driven by data, powered by creativity”: até a nossa especialidade em design e criação é estrategicamente orientada por dados.
O grande diferencial da Macfor é o serviço de data science no marketing, que conta com especialistas como cientistas de dados, analistas de dados e matemáticos: eles atuam construindo modelos de big data e Inteligência artificial que têm possibilitado que multinacionais de todo o país superem os mais diversos desafios.
